C++ 如何用R读取msg文件

我经常使用R来处理财务数据，例如cds利差、批次数据相关性、时间序列

现在我通过电子邮件定期更新彭博社的数据，所有数据都是电子邮件中的文本（不是附件文件），我想编写一个函数来读取其中的数据（数百封电子邮件，扩展名为.msg），并保存到excel中

有人对如何读取数据有任何提示吗？我更喜欢R，但是如果R不能做，C++也可以工作。 以下是电子邮件的格式（部分）：>>>>>>>

这是一个良好的开端：

email  <- "$$ JPM CDX OPTIONS: HY19 AUG Expiry  UPDATE - REF 102⅜[~354bp]
               BOND PUT          BOND CALL
 K [~Sprd]|SEP13>PAY   Dlt |SEP13>RCV   Dlt |MidVol [SprdVol]
108 [313] |  355 365   92% |    5 13     8% |  5.4% [ 40%]
107 [335] | 243½253½ 85% |   23 36    17% |  7.8% [ 33%]
106 [369] |  203 213   77% |  52½62½  28% |  7.1% [ 34%]
105 [387] |  147 167   59% |  99½116½ 41% |  9.3% [ 46%]"
email
ll <- readLines(textConnection(email))
mm <- read.table(text=ll[-c(1,2)],sep='|',header=TRUE)

  K...Sprd.  SEP13.PAY...Dlt  SEP13.RCV...Dlt MidVol..SprdVol.
1 108 [313]    355 365   92%      5 13     8%       5.4% [ 40%]
2 107 [335]     243½253½ 85%     23 36    17%       7.8% [ 33%]
3 106 [369]    203 213   77%      52½62½  28%       7.1% [ 34%]
4 105 [387]    147 167   59%      99½116½ 41%       9.3% [ 46%]

---

电子邮件显示回复所需的输出。我想我没有说清楚。我要处理的是一个.msg文件，这是来自MSFT的电子邮件格式（我猜）。我需要的数据（如上所示）是电子邮件正文中的数据。然而，我没有一个好的方法来读取电子邮件中的数据。我不知道如何打开.MSG文件，并用R或C++读取数据。如果我使用写字板打开.msf文件，它看起来messy@user2596245我想你应该把我做的全部替换掉，但它不起作用（这是快照
email  <- "$$ JPM CDX OPTIONS: HY19 AUG Expiry  UPDATE - REF 102⅜[~354bp]
               BOND PUT          BOND CALL
 K [~Sprd]|SEP13>PAY   Dlt |SEP13>RCV   Dlt |MidVol [SprdVol]
108 [313] |  355 365   92% |    5 13     8% |  5.4% [ 40%]
107 [335] | 243½253½ 85% |   23 36    17% |  7.8% [ 33%]
106 [369] |  203 213   77% |  52½62½  28% |  7.1% [ 34%]
105 [387] |  147 167   59% |  99½116½ 41% |  9.3% [ 46%]"
email
ll <- readLines(textConnection(email))
mm <- read.table(text=ll[-c(1,2)],sep='|',header=TRUE)

  K...Sprd.  SEP13.PAY...Dlt  SEP13.RCV...Dlt MidVol..SprdVol.
1 108 [313]    355 365   92%      5 13     8%       5.4% [ 40%]
2 107 [335]     243½253½ 85%     23 36    17%       7.8% [ 33%]
3 106 [369]    203 213   77%      52½62½  28%       7.1% [ 34%]
4 105 [387]    147 167   59%      99½116½ 41%       9.3% [ 46%]